플러스프로젝트 배경
1) 문제점 AI 검색 시대의 도래와 전통적 마케팅의 한계: 생성형 AI(ChatGPT, Perplexity, 네이버 AI 브리핑 등) 중심의 검색 패러다임 전환으로 인해, 과거의 단순 키워드 도배나 링크 빌딩 방식의 상위 노출 마케팅은 기업 브랜드의 실질적인 노출과 신뢰도를 보장하지 못함. AI 크롤러의 인식 불가 및 정보 파편화: 기업이 보유한 훌륭한 브랜드 가치와 정보가 AI 검색 로봇이 이해
프로젝트 성과
B2B 핵심 키워드 검색 시 포털 생성형 AI 브리핑 영역 100% 독점 선점
"기업교육 강사 선택 기준", "강사 매칭 플랫폼 선택 기준" 등 B2B 타겟 고객의 구매 전환 직결 키워드 검색 시, 포털 최상단 AI 브리핑,노출에 자사 설계 지식 구조 데이터가 정답 테이블 형태로 완벽히 채택
AI 검색 로봇 맞춤형 지식 구조화를 통한 정보 비교 테이블 생성 유도
독점 특허 기술 기반 스키마를 적용, 포털 AI 브리핑이 일반 줄글 요약을 넘어 '기업교육 강사 선택 핵심 체크포인트' 비교 분석 테이블을 직접 생성하여 사용자 정답 스니펫으로 표출하도록 유도함.
기업 타겟 고관여 키워드 검색 결과 1페이지 및 AI 답변 소스 장악
강사 매칭 플랫폼 선택 기준" 등 실질적인 B2B 발주 기업 담당자가 검색하는 핵심 고관여 키워드 영역에서 자사 설계 지식 구조 데이터를 최상단 AI 답변 및 1페이지 출처로 완벽 안착시킴
핵심 기능
테크니컬 지식 구조화 및 스키마 설계
AI 검색 로봇이 브랜드 정보를 완벽하게 이해하고 인용할 수 있도록 웹 데이터 구조화(Knowledge Graph) 및 맞춤형 테크니컬 스키마 마크업 아키텍처를 설계하고 적용합니다.
진행 단계
기획 및 데이터 아키텍처 설계
2026.03.
타겟 키워드 분석 및 설명 엔티티(패트론타임스)를 활용한 지식 구조화(Knowledge Graph) 설계를 진행함. AI 로봇이 인용할 명확한 근거와 테크니컬 스키마 마크업 가이드라인을 수립함.
프로젝트 상세
[AEO 구축 실전 레퍼런스] AI 브리핑 및 생성형 검색 화면 장악 구조 분석 본 프로젝트는 생성형 AI 검색 엔진(네이버 AI 브리핑 등)이 복잡한 사용자 질의에 답변할 때, 자사가 설계한 지식 구조와 미디어 데이터가 어떻게 최상위 답변 출처로 채택되고 화면을 장악하는지 증명하는 실전 성과 데이터입니다. 1. [레퍼런스 ①] 기업교육 강사 선택 기준 — AI 브리핑 연동 및 답변 스니펫 선점
